search-info-hwpx

name	search-info-hwpx
description	주제별 주간동향 HWPX 보고서 자동 생성. 논문/뉴스/특허 병렬 검색 → 중복 제거 → Zotero 등록(선택) → HWPX 문서 생성. 트리거: '주간동향', '동향 hwpx', 'weekly report', '{주제} 동향', 'search-info-hwpx'.

Search Info HWPX — 주제별 주간동향 HWPX 보고서

임의의 주제에 대해 논문/뉴스/특허를 병렬 검색하고, 중복을 제거한 뒤, HWPX 동향 보고서를 자동 생성하는 통합 스킬.

입력 파라미터

파라미터	필수	설명	예시
주제 (topic)	Yes	동향 조사 주제	"휴머노이드", "AI for Science", "양자컴퓨팅"
기간 (period)	No	검색 기간 (기본: 8일)	"2주", "1개월", "8days"
출력폴더 (output_dir)	No	이번 실행의 출력 경로 (미지정 시 config 값 사용)	"C:/output"
--no-zotero	No	Zotero 등록 건너뛰기

사용자가 주제를 전달한다. 누락 시 반드시 물어본다.

초기 설정 (Phase 0)

스킬 디렉토리에 config.json이 없으면 첫 실행 시 사용자에게 설정을 물어본다.

config.json 경로: {이 스킬 디렉토리}/config.json

필수 설정 (config.json):

{
  "hwpx_template": "C:/path/to/양식.hwpx",
  "output_dir": "C:/path/to/output/"
}

항목	질문	기본값
hwpx_template	"HWPX 양식 파일(.hwpx) 경로를 입력해주세요"	없음 (필수)
output_dir	"출력 파일을 저장할 기본 디렉토리 경로를 입력해주세요"	없음 (필수)

output_dir는 config에 기본값으로 저장되지만, 매 실행 시 입력 파라미터로 다른 경로를 지정할 수 있다.

설정 완료 후:

• config.json을 스킬 디렉토리에 저장
• 이후 실행에서는 config.json을 읽어서 경로를 사용
• 설정 변경이 필요하면 config.json을 직접 편집하거나 삭제 후 재실행

경로 규칙

config.json에서 읽은 값을 사용한다:

항목	소스
HWPX 양식	config.hwpx_template
출력 디렉토리	config.output_dir
출력 파일명	{output_dir}/{YYMMDD}_{topic_slug}_주간동향.hwpx
빌드 스크립트	{이 스킬 디렉토리}/scripts/build_hwpx.py
HWPX 후처리	{이 스킬 디렉토리}/scripts/fix_namespaces.py, scripts/validate.py
작업 디렉토리	_workspace/ (현재 프로젝트 내)

{YYMMDD}는 오늘 날짜 (예: 260406). {topic_slug}: 주제에서 공백→_, 특수문자 제거 (예: "AI for Science" → "AI_for_Science").

워크플로우

Phase 1: 준비

1. config.json 로드 — 없으면 Phase 0(초기 설정) 실행
2. 날짜 계산:

오늘: YYYY-MM-DD
기간 시작일: DATE_CUTOFF (기본 8일 전)
YYMMDD: 오늘 날짜의 YY+MM+DD
YY.MM.DD: 오늘 날짜의 YY.MM.DD (문서 헤더용)
topic_slug: 주제에서 파일명용 slug 생성

3. 키워드 자동 생성: 주제명에서 검색 키워드를 자동 도출한다. 에이전트 프롬프트에 포함할 키워드 목록:

• 주제의 영문명/한글명 양쪽
• 주제의 핵심 하위 분야 3-5개
• 주요 기업/기관명 5-10개 (해당 분야에서 알려진 주체들)

예시 (주제: "휴머노이드"):

• 키워드: humanoid robot, humanoid locomotion, bipedal robot, whole-body control
• 기업: Tesla Optimus, Figure AI, Unitree, Boston Dynamics

예시 (주제: "AI for Science"):

• 키워드: AI for science, scientific discovery AI, AI-driven research, machine learning science
• 기관: DeepMind, Meta AI, Google Research, Microsoft Research

Phase 2: 검색 (3개 에이전트 병렬)

_workspace/ 디렉토리 생성 후 3개 info-searcher 에이전트를 run_in_background로 동시 실행:

에이전트	검색 대상	출력
paper-searcher	arXiv, Semantic Scholar 등 논문	_workspace/paper_results.json
news-searcher	기술/일반 매체 뉴스	_workspace/news_results.json
patent-searcher	Google Patents, USPTO 등 특허	_workspace/patent_results.json

각 에이전트에게 Phase 1에서 생성한 키워드를 전달한다.

각 에이전트 결과 JSON 형식:

[
  {
    "source": "동향 주체 (기업/기관명)",
    "title_en": "원본 영문 제목",
    "title": "한국어 제목",
    "date": "YYYY-MM-DD",
    "url": "원본 URL",
    "summary": "한국어 핵심내용 2-3문장",
    "type": "paper|news|patent"
  }
]

Phase 3: 중복 제거 및 결과 가공

3개 JSON을 읽고 중복 제거 후 가공하여 _workspace/processed_items.json 생성.

중복 제거 규칙 (매우 중요)

다음 기준으로 중복을 판별하고 제거한다:

1. URL 동일: 완전히 같은 URL → 하나만 유지 (더 상세한 summary를 가진 것 선택)
2. 제목 유사도: 영문 제목(title_en)을 정규화(소문자, 구두점 제거)한 뒤 80% 이상 겹치면 동일 건으로 판정
3. 내용 동일: 서로 다른 매체가 같은 사건/발표를 보도한 경우 → 가장 원본에 가까운 소스 하나만 유지
   • 우선순위: 공식 발표/논문 > 전문매체 > 일반매체
   • 예: 같은 Tesla Optimus 발표를 Reuters, TechCrunch, 블로그가 각각 보도 → 공식 소스 또는 가장 상세한 보도 1건만 유지

중복 제거 후 제거된 건수를 로그에 기록한다.

가공 규칙

1. 날짜 필터: DATE_CUTOFF 이후 항목만 포함
2. source 매핑: 뉴스의 경우 언론사가 아닌 동향의 주체 기업/기관명 사용
   • 예: Washington Post → Tesla, Fortune → Figure AI
   • 논문: 첫 번째 저자 소속 또는 arXiv 등 원본 소스 유지
   • 특허: 출원인/회사명 사용
3. 제목 번역: 영문 제목을 한국어로 짧고 전문성 있게 번역
4. source-title 중복 제거: source가 title 시작부에 반복되면 삭제
5. summary 음슴체: 서술형 종결을 명사형/음슴체로 변환
   • 예: "~을 달성했다" → "~을 달성", "~중이다" → "~중"
6. 정렬: 날짜 내림차순 (최신이 맨 위)

Phase 4: HWPX 빌드

출력 경로 결정: 입력 파라미터 출력폴더 > config.output_dir 순으로 적용.

PYTHONUTF8=1 python "{스킬디렉토리}/scripts/build_hwpx.py" \
  --template "{config.hwpx_template}" \
  --output "{출력폴더}/{YYMMDD}_{topic_slug}_주간동향.hwpx" \
  --data "_workspace/processed_items.json" \
  --today "{YY.MM.DD}" \
  --title "{주제} 분야 국내외 동향"

--title 파라미터로 문서 제목을 지정한다. 양식의 "휴머노이드 분야 국내외 동향"이 이 값으로 교체된다.

Phase 5: 후처리 + 검증

PYTHONUTF8=1 python "{스킬디렉토리}/scripts/fix_namespaces.py" "{출력파일}"
PYTHONUTF8=1 python "{스킬디렉토리}/scripts/validate.py" "{출력파일}"

Phase 6: Zotero 등록 (선택 — 생략해도 HWPX 출력에 영향 없음)

이 Phase는 다음 조건을 모두 만족할 때만 실행한다. 하나라도 빠지면 건너뛴다:

• --no-zotero 플래그가 없음
• ZOTERO_API_KEY 환경변수가 존재

Zotero user ID 자동 획득: config.zotero_user_id가 없으면 GET https://api.zotero.org/keys/{ZOTERO_API_KEY} 호출하여 응답의 userID를 config에 저장한다.

등록 절차:

1. Zotero Web API로 컬렉션 목록 조회:

# GET /users/{config.zotero_user_id}/collections

2. 주제명과 동일한 이름의 컬렉션이 있는지 확인 (대소문자 무시)

   • 있으면: 해당 컬렉션에 논문/특허 항목 추가
   • 없으면: 업로드 건너뛰고 사용자에게 알림 (컬렉션 자동 생성하지 않음)

3. 업로드 대상: 논문과 특허만 (뉴스는 제외)

4. 각 항목에 대해 Zotero 아이템 생성:

   • 논문: itemType=journalArticle 또는 preprint
   • 특허: itemType=patent

5. 기존 등록된 항목과 URL/DOI로 중복 체크하여 이미 있는 항목은 건너뛰기

Phase 7: 요약 출력

============================================
  {주제} 주간동향 생성 완료
============================================
파일: {출력폴더}/{YYMMDD}_{topic_slug}_주간동향.hwpx
수록: 뉴스 N건, 논문 N건, 특허 N건 (총 N건)
중복 제거: N건 제거됨
기간: {DATE_CUTOFF} ~ {오늘}
검증: PASS
Zotero: {컬렉션명}에 N건 등록 / 건너뜀 (환경변수 미설정)
============================================

Zotero 줄은 Phase 6이 실행된 경우에만 표시한다.

HWPX 양식 구조

양식은 반복 패턴으로 구성:

□ {주체기관}, {한국어 동향 제목}({MM.DD})
   ※ {URL} ← 하이퍼링크 (HWPX fieldBegin/fieldEnd)
  ○ {핵심내용 요약}
    - {상세 설명}

서식 규칙:

• 본문 텍스트: spacing="0" (자간 자동조절 금지)
• URL 텍스트: spacing="-5" (자간 자동조절 허용)
• URL 하이퍼링크: HWPX 네이티브 fieldBegin/fieldEnd + HWPHYPERLINK_TYPE_URL
• 중간 섹션 제목 없음 (뉴스/논문/특허 구분 없이 날짜순 통합 나열)

의존성

필수:

• search-info 스킬의 info-searcher 에이전트 타입
• fix_namespaces.py, validate.py (이 스킬의 scripts/ 디렉토리에 포함)
• Python 패키지: lxml (validate.py에서 사용)

선택 (Zotero 연동 시):

• 환경변수 ZOTERO_API_KEY (https://www.zotero.org/settings/keys 에서 발급)
• Zotero에 주제명과 동일한 컬렉션이 미리 생성되어 있어야 함